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2023年1月5日晚，南京大學(xué)商學(xué)院MBA教育中心邀請(qǐng)了上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理科學(xué)系教授、博導(dǎo)，深圳行業(yè)研究院首席科學(xué)家、院長(zhǎng)助理，國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)杰出青年科學(xué)基金獲得者，上海市優(yōu)秀學(xué)術(shù)帶頭人蔣煒教授向MBA學(xué)員們講解增強(qiáng)智能及其在金融中的應(yīng)用。講座主要從理論前沿、應(yīng)用案例和研究進(jìn)展三個(gè)方面進(jìn)行切入，深入分析了人與機(jī)器間的交互可能帶來(lái)的結(jié)果以及增強(qiáng)智能在部分場(chǎng)景中的應(yīng)用。南京大學(xué)商學(xué)院副院長(zhǎng)、營(yíng)銷(xiāo)與電子商務(wù)系教授、博導(dǎo)王全勝教授擔(dān)任點(diǎn)評(píng)嘉賓。南京大學(xué)商學(xué)院MBA教育中心主任、營(yíng)銷(xiāo)與電子商務(wù)系教授、博導(dǎo)宋培建教授擔(dān)任主持人。

嘉賓分享內(nèi)容回顧

1. 理論前沿

蔣教授首先從人與機(jī)器的理論前沿進(jìn)行切入，提到了目前在該領(lǐng)域存在的三大痛點(diǎn)并分別進(jìn)行了舉例說(shuō)明。

隨后蔣教授補(bǔ)充道，這些痛點(diǎn)以及相關(guān)的例子其實(shí)還是把人工智能和人類(lèi)分開(kāi)來(lái)講的，在今天人類(lèi)和機(jī)器共同出現(xiàn)的場(chǎng)景下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人類(lèi)行為之間的交互性也可能會(huì)引起行為偏差，從而最終導(dǎo)致算法的失效。例如谷歌算法預(yù)測(cè)出來(lái)的流感數(shù)據(jù)就比真實(shí)值高了整整兩倍。

接著，蔣教授對(duì)人類(lèi)行為偏差做出了解釋。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中存在著理性人的假設(shè)，但是在現(xiàn)實(shí)生活中，人類(lèi)會(huì)出現(xiàn)很多非理性的行為，例如羊群效應(yīng)、過(guò)度關(guān)注顯著但不相關(guān)的線(xiàn)索、過(guò)度自信、處置效應(yīng)等。機(jī)器基于這些有偏數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到的有可能是更嚴(yán)重的偏見(jiàn)。所以目前的理論研究中，一方面在關(guān)注AI，同時(shí)也在關(guān)注人類(lèi)智慧，希望能夠獲得人類(lèi)智慧輔助增強(qiáng)的AI系統(tǒng)。

2. 應(yīng)用案例

隨后，蔣教授通過(guò)幾個(gè)應(yīng)用案例向大家進(jìn)一步解釋了人在增強(qiáng)智能中的作用。

（1）自動(dòng)駕駛

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，不管技術(shù)發(fā)展得如何，人機(jī)共駕將來(lái)可能會(huì)作為一種模式，在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間中存在。

（2）智能投顧

智能投顧也是需要人進(jìn)行深度參與的一個(gè)重要場(chǎng)景，在下文研究進(jìn)展中會(huì)對(duì)該案例進(jìn)行詳細(xì)展開(kāi)。

（3）醫(yī)學(xué)影像診斷

在醫(yī)療的影像診斷當(dāng)中，需要有專(zhuān)業(yè)醫(yī)師對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)簽化，再與機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比對(duì)，從而能夠提供一個(gè)更好的模型，節(jié)約醫(yī)生的時(shí)間并提高工作效率。

在這三個(gè)案例里，人都發(fā)揮了重要的作用。在給定歷史信息數(shù)據(jù)之后，單靠算法很難判斷它所做出的判斷的準(zhǔn)確性，此時(shí)人的參與能夠帶來(lái)數(shù)據(jù)之外的價(jià)值。

3. 研究進(jìn)展

在該部分，蔣教授對(duì)其在增強(qiáng)智能領(lǐng)域的兩個(gè)研究項(xiàng)目進(jìn)行了展開(kāi)。

（1）復(fù)制交易

在ZuluTrade的復(fù)制交易網(wǎng)站上存在成百上千的投資人及其披露的相關(guān)信息，包括個(gè)人信息、投資策略、過(guò)去的表現(xiàn)等，同時(shí)也存在著百萬(wàn)級(jí)數(shù)量的跟隨者根據(jù)投資人的相關(guān)信息去選擇復(fù)制哪些投資人的交易。

蔣教授的研究則是將該網(wǎng)站里面的投資人當(dāng)做是算法，把跟隨者的行為識(shí)別為人類(lèi)行為，通過(guò)抓取投資人和跟隨者的行為決策信息，去做出一個(gè)算法學(xué)習(xí)模型，進(jìn)而去闡釋人類(lèi)的智慧到底在哪里這一問(wèn)題。結(jié)果發(fā)現(xiàn)該學(xué)習(xí)模型比基于Zulurank 和隨機(jī)的模型效果都要好，也比現(xiàn)實(shí)中的跟隨者投資的效率都高。這就證明了人類(lèi)確實(shí)是擁有一些我們看不到的信息的。

基于這個(gè)結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)有趣的現(xiàn)象。第一個(gè)現(xiàn)象是人和機(jī)器處理的特征數(shù)量實(shí)際上是不一樣的，機(jī)器處理信息的能力遠(yuǎn)高于人類(lèi)。第二個(gè)現(xiàn)象是機(jī)器可以消除羊群效應(yīng)和人類(lèi)偏見(jiàn)。

通過(guò)這個(gè)研究可以看到，在復(fù)制交易這樣的場(chǎng)景下，通過(guò)學(xué)習(xí)人類(lèi)的一些行為能夠設(shè)計(jì)出一個(gè)更加有效的投資策略。

（2）智能駕駛診斷和保險(xiǎn)

在汽車(chē)保險(xiǎn)市場(chǎng)中，一直存在著逆向選擇的問(wèn)題。因此蔣教授的研究關(guān)注的是通過(guò)駕駛數(shù)據(jù)的采集，是否能夠更好地幫助鑒別存在逆向選擇行為的人？什么原因會(huì)影響到他們的逆向選擇？以及是否能夠消除逆向選擇等問(wèn)題？

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)即使擁有車(chē)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，依舊無(wú)法消除逆向選擇的問(wèn)題。駕駛數(shù)據(jù)的反饋反而強(qiáng)化了逆向選擇問(wèn)題。背后的原因是政策沒(méi)有跟上科技的發(fā)展，所以相關(guān)政策在未來(lái)如何去跟上科技的發(fā)展，是非常有必要進(jìn)行深入研究的。

嘉賓點(diǎn)評(píng)環(huán)節(jié)

在蔣教授精彩的講座分享后，王全勝教授作為點(diǎn)評(píng)嘉賓，從以下三個(gè)方面為大家分享了他的講座感悟。

第一點(diǎn)是蔣教授在理論上說(shuō)明了機(jī)器和人各自的優(yōu)劣勢(shì)。人存在有限理性，機(jī)器處理數(shù)據(jù)能力更強(qiáng)，但這并不代表機(jī)器做出的決策一定會(huì)更好，人與機(jī)器的協(xié)同在最近一段時(shí)間內(nèi)會(huì)是一個(gè)值得深入研究的課題。

第二點(diǎn)是在將來(lái)的很多場(chǎng)景中，人工智能的痕跡會(huì)越來(lái)越重。我們?cè)诳创夹g(shù)時(shí)需要有一個(gè)意識(shí)，不能只看技術(shù)本身，更重要的是看待這些技術(shù)將來(lái)可能會(huì)影響到的應(yīng)用領(lǐng)域。

第三點(diǎn)是從蔣教授的第一個(gè)研究中可以看到，人工智能算法在某些特定應(yīng)用里真的能夠提升決策質(zhì)量，但是在第二個(gè)研究中，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)在市場(chǎng)本身是有偏的情況下，AI算法有可能會(huì)強(qiáng)化一些對(duì)市場(chǎng)不利的問(wèn)題，這就需要我們?nèi)ニ伎荚趺慈ブ贫ㄏ嚓P(guān)的政策，將AI算法在某些特定場(chǎng)景下對(duì)市場(chǎng)的傷害扭轉(zhuǎn)。

問(wèn)答環(huán)節(jié)

在王全勝教授進(jìn)行了簡(jiǎn)單的點(diǎn)評(píng)概括后，同學(xué)們紛紛和蔣教授進(jìn)行了問(wèn)答互動(dòng)。本次講座吸引了數(shù)百名南大在校生與校友，講座引發(fā)熱烈反響。